10 geriausių mašininio mokymosi sistemų, kurias turite žinoti

Mašininio mokymosi sistemos padeda kūrėjams lengvai kurti mašininio mokymosi modelius. Čia yra 10 geriausių mašininio mokymosi sistemų sąrašas.

Eros yra čia ir daro didelę pažangą technologijos srityje ir, remiantis „Gartner“ ataskaita, mašininis mokymasis ir dirbtinis intelektas 2,3 mln Darbas iki 2020 m. Ir šis didžiulis augimas paskatino įvairių mašininio mokymosi sistemų evoliuciją. Šiame straipsnyje aptarsime šias temas:

Kas yra mašininis mokymasis?

Mašininis mokymasis yra tam tikras būdas tai leidžia programinės įrangos programoms mokytis iš duomenų ir tiksliau numatyti rezultatus be žmogaus įsikišimo.



Mašinų mokymasis - mašininio mokymosi pagrindai - edureka

Tai yra koncepcija, leidžianti mašinai pasimokyti iš pavyzdžių ir patirties, taip pat ir be aiškaus programavimo. Kad tai įvyktų, šiandien turime daug mašininio mokymosi sistemų. yra normalių algoritmų evoliucija. Jie daro jūsų programas protingesnes, leisdami joms automatiškai mokytis iš jūsų pateiktų duomenų.

10 geriausių mašininio mokymosi sistemų

„Machine Learning Framework“ yra sąsaja, biblioteka ar įrankis, leidžiantis kūrėjams kurti mašininio mokymosi modeliai lengvai, neįsigilinus į pagrindinių algoritmų gylį. Aptarkime 10 geriausių mašininio mokymosi sistemų:

„TensorFlow“

„Google“ Tensorflow yra viena iš populiariausių rėmų šiandien. Tai yra atviro kodo programinės įrangos biblioteka skaitmeniniam skaičiavimui naudojant duomenų srauto grafikus. „TensorFlow“ įgyvendina duomenų srauto grafikus, kur duomenų paketus ar tenzorus galima apdoroti grafiku aprašytų algoritmų serija.

Theano

Theano nuostabiai sulankstytas , nenormalios būklės nervų sistemų biblioteka, veikianti beveik lygiagrečiai su Theano biblioteka. Pagrindinė palanki Keraso pozicija yra ta, kad ji yra nuosaiki Python biblioteka už gilų atradimą, kuris gali vis pralėkti „Theano“ arba „TensorFlow“.

Ji buvo sukurta tam, kad giluminio mokymosi modelių aktualizavimas būtų kuo greitesnis ir paprastesnis, kaip įmanoma naujoviškam darbui. Išleistas pagal tolerantišką MIT leidimą, jis toliau veikia „Python 2.7“ arba „3.5“ ir gali nuosekliai vykdyti GPU ir centrinius procesorius, atsižvelgiant į pagrindines struktūras.

„Sci-Kit Learn“

Scikit-mokykis yra vienas iš labiausiai žinomų ML bibliotekos . Pageidautina atlikti administruojamus ir neprižiūrimus mokymosi skaičiavimus. Precedentai įgyvendina tiesioginius ir apskaičiuotus atkryčius, pasirenka medžius, kekes, k-implikus ir kt.

Ši sistema apima daugybę įprastų dirbtinio intelekto ir duomenų gavybos priskyrimų skaičiavimų, įskaitant kaupimą, atkūrimą ir tvarką.

Kava

„Caffe“ yra dar viena populiari mokymosi struktūra, kuriai svarbiausias prioritetas yra artikuliacija, greitis ir išmatuota kokybė. Jį kuria Berkeley regėjimo ir mokymosi centras (BVLC) ir tinklo aukotojai.

rūšiuoti algoritmus c ++

„Google“ „DeepDream“ priklauso nuo „Caffe Framework“. Ši struktūra yra BSD patvirtinta „C ++“ biblioteka su „Python“ sąsaja.

H20

H20 yra atviro kodo mašininio mokymosi platforma. Tai yra kuri yra orientuota į verslą ir padeda priimti sprendimą remiantis duomenimis ir suteikia vartotojui galimybę įžvalgų. Jis dažniausiai naudojamas nuspėjamam modeliavimui, rizikos ir sukčiavimo analizei, draudimo analizei, reklamos technologijoms, sveikatos priežiūrai ir klientų žvalgybai.

„Amazon Machine Learning“

„Amazon Machine Learning“ teikia vizualizavimo įrankius, kurie padeda jums atlikti mašininio mokymosi (ML) modelių kūrimo procesą nemokant sudėtingų dalykų ir technologijos.

Tai paslauga, leidžianti visų įgūdžių lygio kūrėjams naudotis mašininio mokymosi technologijomis. Jis prisijungia prie duomenų, saugomų „Amazon S3“, „Redshift“ ar RDS, ir gali vykdyti dvejetainę klasifikaciją, daugiasluoksnes kategorijas arba duomenų regresiją, kad būtų sukurtas modelis.

Žibintuvėlis

Ši sistema pirmiausia teikia plačią mašininio mokymosi algoritmų palaikymą GPU. Tai lengva naudoti ir efektyvu dėl paprastos ir greitos scenarijų kalbos, „LuaJIT“ ir pagrindinė C / CUDA įgyvendinimas.

„Torch“ tikslas yra maksimaliai lankstus ir greitas kuriant savo mokslinius algoritmus kartu su itin paprastu procesu.

kas yra duomenų struktūra java

„Google Cloud ML“ variklis

„Cloud Machine Learning Engine“ yra valdoma paslauga, padedanti kūrėjams ir duomenų mokslininkams kurti ir valdyti geriausius mašininio mokymosi modelius gamyboje.

Jis siūlo mokymo ir numatymo paslaugas, kurias galima naudoti kartu arba atskirai. Jį įmonės naudoja spręsdamos tokias problemas kaip maisto saugos užtikrinimas, debesys palydoviniuose vaizduose, keturis kartus greitesnis atsakymas į klientų el. Laiškus ir kt.

„Azure ML Studio“

Ši sistema leidžia „Microsoft Azure“ vartotojams kurti ir mokyti modelius, tada paversti juos API, kuriuos gali naudoti kitos tarnybos. Be to, galite prijungti savo „Azure“ saugyklą prie didesnių modelių paslaugos.

Norėdami naudoti „Azure ML Studio“, jums net nereikia paskyros, kad galėtumėte išbandyti paslaugą. Galite prisijungti anonimiškai ir naudoti „Azure ML Studio“ iki aštuonių valandų.

Spark ML Lib

Tai yra Mašininio mokymosi biblioteka. Šios sistemos tikslas - padaryti praktinį mašininį mokymąsi keičiamą ir lengvą.

Tai susideda iš bendrų mokymosi algoritmų ir komunalinių paslaugų, įskaitant klasifikavimą, regresiją, grupavimą, bendradarbiavimo filtravimą, matmenų mažinimą, taip pat žemesnio lygio optimizavimo primityvus ir aukštesnio lygio vamzdynų API.

Tai pasiekėme „Top 10 Machine Learning Framework“ sąrašo pabaigą.

Jei norite užsiregistruoti į visą dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi kursą, „Edureka“ turi specialiai kuruotą tai leis jums išmanyti tokias technikas kaip prižiūrimas mokymasis, neprižiūrimas mokymasis ir natūralios kalbos apdorojimas. Tai apima mokymus apie naujausius dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi pasiekimus ir techninius metodus, tokius kaip gilus mokymasis, grafiniai modeliai ir mokymasis sustiprinti.